对于一个样本序列 ，经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
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其中 是一个指示函数，如果 ，指示函数取值为1，否则取值为0，因此 能反映在样本中小于 的元素数量占比。
根据格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一个样本满足独立同分布(IID)，那么其经验累积分布函数 会趋近于真实的累积分布函数 。
首先定义一个类，命名为ECDF：
我们采用均匀分布（Uniform）进行验证，导入 uniform 包，然后进行两轮抽样，第一轮抽取10次，第二轮抽取1000次，比较输出的结果。
输出结果为：
而我们知道，在真实的0到1均匀分布中， 时， ，从模拟结果可以看出，样本量越大，最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值，因此格利文科定理得以证明。
你可以使用以下代码从键盘输入五个数并显示累加结果：
# 首先，让用户输入五个数
num1 = input("请输入第一个数：")
num2 = input("请输入第二个数：")
num3 = input("请输入第三个数：")
num4 = input("请输入第四个数：")
num5 = input("请输入第五个数：")
# 然后，将这五个数转换为整数
num1 = int(num1)
num2 = int(num2)
num3 = int(num3)
num4 = int(num4)
num5 = int(num5)
# 最后，计算五个数的和并输出结果
sum = num1 + num2 + num3 + num4 + num5
print("五个数的和为：", sum)
在这段代码中，我们使用了 Python 中的 input() 函数来从键盘输入五个数。然后，我们使用 int() 函数将这五个数转换为整数，最后使用变量 sum 来存储五个数的和，并使用 print() 函数输出结果。
希望这能帮到你！
map函数第一个参数是一个函数function，第二个参数是一个可迭代的对象iterable，他的功能是将可迭代对象iterable里面的每一项都应用到函数function中，然后返回一个迭代器。
可迭代器里面有多少个元素则结果就包含多少个元素
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。
使用Python求和的方式，我们在前面的学习中使用的是sum()函数，这是Python中求和的方式之一，python还有循环累加和递归循环两种循环累加求和的方法，下面这篇文章通过pycharm进行演示，介绍这两种方法，以循环累加的方法为例，一起来看看吧。

方法一：循环累加
1、进入都pycharm编辑器中，打开一个Python文件或者可以新建一个文件，先初始化两个变量，输入下面的代码：
result=0
i=0
2、使用循环累加的方式，在这里我们使用的是while函数进行循环累加的操作，循环的条件是i小于或者是等于100，也就是说，求的是100以内的数在和，代码如下：
while i=100:
result+=i
i+=1
这里的变量i，每循环一次，它就自增一次，直到它大于100，循环才会结束。最后可以使用Python中的print()函数输出累加的结果。
方法二：递归累加
1、同样的使用pycharm编辑器，进入到编辑界面之后，打开或者是创建一个Python文件，在文件中调用使用函数进行调用，对变量进行累加，输入下面的这段代码：
def sum_num(num):
这里是定义了一个函数为sum_num，包含了一个参数，用来传递具体的值，并且执行下面的代码调用，进行累加，代码如下：
t=sum_num(n-1)
return n+t
2、在函数的调用过程中，我们可以设置一个变量，用来存放最后得到的累加的结果，并且最后使用print()函数对运行结果进行打印，代码如下：
result = s_num(100)
print(result)
关于怎么在Python中实现累加求和？Python累加求和的方法的文章就分享到这里了，文章中介绍了两种累加求和的方法，大家可以根据操作步骤，动手实践一下
有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a
数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合
数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组
数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组
数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型
数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和
以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
